【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，特别涉及基于并行物理信息神经网络求解mbl方程的方法及装置。
技术介绍
1、modified benney-luke方程(mbl方程)是物理海洋领域中一种较为复杂的新型偏微分方程，具有多个较高的偏导数，时空边界复杂，涉及的空间范围和时间范围较大。然而，用传统数值方法求解mbl方程不仅耗时而且严重依赖人工经验：一方面，mbl方程的迭代求解需要昂贵的计算开销；另一方面，为了避免计算失败，通常需要频繁的人机交互来识别和优化网格划分过程中的网格质量，以满足预测精度的要求。
2、物理信息神经网络是一种用于解决监督学习任务的神经网络，它在神经网络中加入物理方程作为限制条件，使训练出来的模型能够满足物理定律，使最终的预测结果能够拟合真实值，满足偏微分方程描述的物理规律。然而，直接用物理信息神经网络求解mbl方程不能获得高精度解，主要是因为物理信息神经网络存在以下问题：
3、（1）难以求解具有高维非凸性质的复杂偏微分方程。高维偏微分方程通常具有复杂的结构和高阶的导数，很可能是高维非凸函数，而高维非凸优化问...
【技术保护点】
1.基于并行物理信息神经网络求解mBL方程的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于并行物理信息神经网络求解mBL方程的方法，其特征在于，步骤1的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于并行物理信息神经网络求解mBL方程的方法，其特征在于，速度势阈值具有如下特点：小于高速场中所有点的值，大于低速场中所有点的值。
4.根据权利要求1所述的基于并行物理信息神经网络求解mBL方程的方法，其特征在于，经过步骤1整体速度势场时空划分后，mBL方程的初始点和边界点都位于初始场内，而初始场中所有空间点的速度势值都为零，并...
【技术特征摘要】
1.基于并行物理信息神经网络求解mbl方程的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于并行物理信息神经网络求解mbl方程的方法，其特征在于，步骤1的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于并行物理信息神经网络求解mbl方程的方法，其特征在于，速度势阈值具有如下特点：小于高速场中所有点的值，大于低速场中所有点的值。
4.根据权利要求1所述的基于并行物理信息神经网络求解mbl方程的方法，其特征在于，经过步骤1整体速度势场时空划分后，mbl方程的初始点和边界点都位于初始场内，而初始场中所有空间点的速度势值都为零，并且mbl方程的整体速度势场被划分成不同时间片的高速场和低速场；
5.根据权利要求1所述的基于并行物理信息神经网络求解mbl方程的方法，其特征在于，经过步骤1和步骤2后，mbl方程的整体速度势场被划分...
【专利技术属性】
技术研发人员：聂婕，陈敬健，别鹏飞，袁春鑫，魏志强，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：
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